Что такое умные светофоры
Самостоятельный город: 3 технологии «разумного» управления дорожным движением
Городские проблемы, такие как пробки, могут решаться консервативным способом, то есть физическим увеличением пропускной способности дорог, или же «разумным» (от анг. smart). В таком случае весь транспорт и люди объединяются в экосистему, и сам город «принимает решение», как распределять транспортные потоки. О нашем видении подобной экосистемы мы рассказывали на одном из форумов «Открытые инновации». А в этой статье обсудим, как именно работают «умные» системы управления трафиком и почему они так важны для всех нас.
Зачем городам «умная» транспортная система
По данным ВОЗ, более 50 процентов населения мира проживает в городах. Мегаполисы в большинстве своем страдают от транспортных проблем. Дорожные пробки — их самое явное и часто встречающееся проявление. Они негативно влияют на локальные экономики и качество жизни всех участников дорожного движения, поэтому, безусловно, требуют устранения.
Если в качестве примера рассмотреть типичную причину образования пробок — ремонтные работы — консервативный подход к ее решению будет заключаться в перенаправлении движения на ближайшие параллельные дороги. В результате, вероятнее всего, они будут перегружаться вслед за основной магистралью, и вблизи ремонтируемого участка в час-пик не останется ни одной свободной полосы движения.
Разумеется, власти постараются выстроить прогноз, на каких дорогах быстрее возникнет затор. Для этого они будут учитывать наличие светофоров на перекрестках, среднюю загруженность дорог и другие статичные факторы. Однако в тот момент, когда 8-балльная пробка парализует центр города, уже вряд ли получится что-то предпринять, кроме «ручного управления» ситуацией, например, с помощью отключения светофоров и срочной замены их служащим-регулировщиком.
Есть и другой сценарий развития того же сюжета. В «разумном» городе данные поступают не только из традиционных источников, но и от датчиков и устройств как установленных внутри самих автомобилей, так и выступающих элементами инфраструктуры. Сведения о местоположении транспортных средств позволяют перераспределять дорожное движение в реальном времени, а дополнительные системы, такие как «умные» светофоры и парковки, обеспечивают эффективное управление трафиком.
Разумный подход стал выбором для целого ряда городов и доказал свою эффективность. В немецком Дармштадте датчики помогают обеспечивать безопасность пешеходов и отсутствие пробок на дорогах. Они обнаруживают большие группы людей, собирающихся перейти дорогу, и адаптируют под них смену фаз светофора. К тому же они определяют, нет ли поблизости потока автомобилей, и «дают команду» переключить свет, только когда машины закончат движение.
А система распределения транспортного потока в датском городе Орхус позволила не только сократить пробки на дорогах, но и снизить общий расход топлива. Интеллектуальная система Лондона уведомляет водителей о перегруженности отдельных дорожных участков. «Умная» система управления трафиком помогла Сингапуру стать одним из наименее «загруженных» крупных городов мира.
Из чего состоит «умная» система управления движением
Ключевой инструмент «разумного» города — это данные. Поэтому сердцем системы является платформа, которая объединяет все потоки информации, поступающие в реальном времени, интерпретирует их и принимает самостоятельное решение об управлении движением (или помогает принять такое решение ответственному лицу). Как правило, вокруг платформы формируется командный центр управления движением.
Фото Highways England / CC
Географическая информационная система (ГИС) открывает возможность для связи данных с конкретными точками на дорожной карте. Для непосредственного управления движением служат отдельные подсистемы. Их количество, сложность и уровни взаимодействия друг с другом могут отличаться в различных моделях в зависимости от поставленных задач.
Например, в китайском Ланфане действуют следующие подсистемы: светофорное регулирование, сбор информации о движении, наблюдение и оповещение, геолокационное позиционирование служебных автомобилей и другие составляющие. В румынской Тимишоаре, кроме уже описанных элементов, реализованы подсистемы приоритизации общественного транспорта и распознавания номерных знаков.
Систему «умного» распределения транспортных потоков можно усложнять различными элементами, но главной в ней остается платформа, которая управляет всеми подсистемами на основе поступающих данных. С этой точки зрения важной составляющей любой модели «разумного» города являются автомобили. Они не только способны принимать информацию (с помощью таких устройств, как, например, WayRay Navion) и адаптироваться под конкретную дорожную ситуацию, но и сами выступают поставщиками значимых сведений о загруженности дорог.
Предлагаем подробнее рассмотреть устройство важнейших подсистем «разумного» города.
Интеллектуальная система мониторинга и реагирования
Мониторинг — это основа работы командного центра. Своевременное выявление инцидентов и реагирование на них гарантирует безопасность на дорогах и снижение пробок. Пользователь чаще всего видит результаты мониторинга на карте с цветовой схемой, отображающей загруженность потока в реальном времени.
Источниками данных выступают камеры, которые автоматически анализируют ситуацию на дорогах по мере движения автомобилей в зоне их действия, а также пьезоэлектрические датчики. Еще один способ мониторинга в экосистеме «умного» города — трекинг потока на основе беспроводного сигнала, например, от Bluetooth-устройств.
Например, предложенный компанией Libelium вариант способен дифференцировать сигналы от различных девайсов, в том числе и телефонов пешеходов. Полученные данные датчиков передаются на сервер, где, после анализа, система (при необходимости) принимает решение по устранению перегрузки автомобильного или пешеходного движения.
Эта же концепция реализуется и с помощью более широких групп датчиков, объединенных в сети. Основной принцип работы — сенсор или датчик идентифицирует транспортное средство, сравнивая сигналы при отсутствии и наличии препятствия/затора/пробки. Базовая станция рассчитывает скорость на основе расстояния между двумя узлами-датчиками и среднего времени их прохождения автомобилем.
Пример работы подобной системы описывает Матье Дюмулен (Mathieu Dumoulin), специалист по обработке данных из компании MapR Data Technologies. Схема работы с сигналами датчиков, предложенная MapR, строится на присвоении правил событиям, возникающим при потоковой передаче данных, например, сведениям об инцидентах на отдельных участках. Предложенные командой Матье бизнес-правила позволяют применять в ответ на них полезные действия.
Для демонстрации работы своего подхода MapR смоделировали дорожную ситуацию с одним датчиком, измеряющим скорость проходящих автомобилей для обнаружения заторов и информирования командного центра. Использование данных об уже произошедших на участке авариях и подключение модулей аналитики помогают мониторить ситуацию и принимать эффективные решения по разрешению дорожных инцидентов в режиме реального времени.
В городской «разумной» экосистеме мониторинг ценен, во-первых, с точки зрения своевременного реагирования властей, во-вторых, как дополнительный канал связи с водителями. Как отмечают в MapR, данные в режиме реального времени могут поступать не только в командный центр, но и на информационные панели вдоль дорог. Объединение сведений о загруженности дорог с системами дополненной реальности внутри автомобилей поможет в составлении важных советов, прогнозов и маршрутов движения.
Фото Matthias Ripp / CC
«Умные» светофоры
Принцип работы этой подсистемы прост: так называемые «адаптивные» светофоры используют средства для измерения объема трафика, которые сигнализируют о необходимости смены фаз. При затрудненном транспортном потоке зеленая фаза светофора для автомобилей активна дольше, чем обычно. Во время пиковых периодов светофоры на перекрестках синхронизируют свои фазы так, чтобы обеспечить «зеленые коридоры» для транспорта.
В «разумном» городе система усложняется за счет комплекса датчиков, которые передают алгоритмам данные для анализа. В Тайлере, штат Техас, такое решение в составе интегрированной системы управления трафиком от Siemens уменьшило задержки движения на 22%. Время в пути по одной из главных магистралей города Бельвю, штат Вашингтон, сократилось на 36% в течение часа-пик с момента установки адаптивных светофоров.
Так функционирует эта подсистема в своем базовом воплощении: инфракрасные датчики, установленные в одном из элементов дорожной инфраструктуры, например, в световых опорах, обнаруживают возникновение или отсутствие автомобильного потока. Эти данные служат входящим сигналом для системы, которая генерирует выходные сигналы для красной, зеленой и желтой фаз и контролирует длительность цикла, учитывая количество транспортных средств на каждой дороге.
Та же информация в качестве выходного сигнала может передаваться участнику дорожного движения. Адаптивные светофоры способны работать и в аварийном режиме, когда средства видеофиксации распознают движущееся транспортное средство как машину скорой помощи или полицейский автомобиль с включенными сигнальными маячками. В таком случае для автомобилей, которые пересекают маршрут следования служебной машины, сигналы светофора сменятся на красные.
Источниками входящих данных для системы могут служить также камеры, распознающие объем трафика. В комплексной модели «разумного» города информация от камер о ситуации на дороге передается одновременно в программную среду для алгоритмической обработки и в систему управления, где она визуализируется и выводится на экраны в командном центре.
Существуют и вариации «умных» светофоров. Например, технологии искусственного интеллекта улучшают координацию дорожных сигналов в единой экосистеме. В этом случае цикл также запускают датчики и камеры. Алгоритмы ИИ используют полученные данные для создания тайминга циклов, эффективного прохождения потока по траектории и сообщают информацию следующим светофорам. Впрочем, такая система остается децентрализованной, и каждый светофор «принимает свои собственные решения» по длительности фаз.
Исследователи Наньянского технологического университета в этом году представили алгоритм распределения трафика, основанный на машинном обучении. Маршрутизация в данном случае имеет несколько нюансов: учитывается текущая нагрузка на транспортную систему и прогнозируемая неизвестная величина, отвечающая за дополнительную нагрузку, которая может попасть в сеть в любой момент времени. Далее алгоритм отвечает за разгрузку сети на каждом узле или, иначе говоря, перекрестке. Такая система в сочетании со светофорами с искусственным интеллектом может стать решением для распространенных городских проблем.
«Умные» светофоры играют важную роль для водителей не только благодаря очевидному эффекту — снижению числа пробок, — но и из-за обратной связи, поступающей на пользовательские устройства, такие, как WayRay Navion. Например, водители в Токио получают сигналы от инфракрасных датчиков прямо на навигаторы, которые выстраивают на основе этого оптимальный маршрут.
То же происходит в канадском Эдмонтоне, где бортовой компьютер автомобиля уведомляется звуковым или текстовым сообщением о скорой смене фаз светофора. В Питтсбурге, штат Пенсильвания, где светофоры «наделены» интеллектом, главной задачей исследовательской группы является именно налаживание связи между системой и автомобилем. Адаптация навигаторов под поступающую от светофоров информацию — это будущее вождения.
Фото Oran Viriyincy / CC
«Умные» парковки
Отсутствие парковочных мест или их неэффективное использование — не просто бытовая проблема, но вызов для городской инфраструктуры и еще одна причина загруженности дорог. Согласно Navigant Research, число «умных» парковочных мест в мире, как ожидается, достигнет 1,1 млн к 2026 году. От обычных парковок их отличают автоматизированные системы поиска свободных мест и информирования пользователей.
В качестве одного из решений проблемы команда Университета Райса разработала модель, в которой для поиска свободных мест используется камера, делающая ежеминутные фотографии. После чего проводится их анализ с помощью алгоритма обнаружения объектов. Однако в рамках экосистемы «разумного» города это решение не является оптимальным.
«Умная» система парковки должна не только знать статус каждого места («занято/свободно»), но и уметь направлять пользователя к нему. Деваврат Кулкарни (Devavrat Kulkarni), старший бизнес-аналитик в IT-компании Maven Systems, предлагает использовать для этого сеть датчиков.
Информация, полученная от них, может быть обработана алгоритмом и представлена конечному пользователю через приложение или другой пользовательский интерфейс. В момент парковки приложение сохраняет информацию о местоположении транспортного средства, что упрощает поиск автомобиля в дальнейшем. Это решение можно назвать локальным, подходящим, например, для отдельных торговых центров.
Действительно масштабные проекты в этой области реализуются прямо сейчас в некоторых городах США. Инициатива по развертыванию единой сети «умных» парковок LA Express Park проводится в Лос-Анджелесе. Стартап StreetLine, отвечающий за воплощение идеи в жизнь, использует методы машинного обучения для объединения нескольких источников данных — сенсоров и камер наблюдения — в единый канал передачи сведений о занятости парковочных мест.
Эти данные рассматриваются в контексте парковочной системы в масштабах всего города и поступают к ответственным лицам. StreetLine предоставляет SDK, систему автоматического распознавания номерных знаков и API для работы со всеми источниками данных, связанных с парковкой.
Интеллектуальные парковочные системы могут быть полезны и для управления плотностью движения. В основе такого решения заранее заложен инструмент регулирования трафика — изменение тарифных ставок в платных зонах парковки. Это позволяет распределять загруженность парковочных мест в определенные дни, тем самым снижая пробки на дорогах.
Для конечных пользователей данные о свободных местах и более дешевых тарифах помогают планировать поездку и в целом качественно повышают водительский опыт — с помощью носимых или встроенных в автомобиль устройств пользователь получает практические указания по поиску парковочного места в реальном времени.
Будущее управления движением
Три основных элемента, рассмотренных нами, — это уже готовая экосистема, способная значительно облегчить ситуацию на дорогах современного города. Однако инфраструктура будущего создается в первую очередь для транспорта будущего. Автоматизированные системы мониторинга, паркинга и управления облегчают переход к использованию беспилотных автомобилей.
Однако и здесь не все так однозначно: инфраструктура, которая используется в «разумных» городах сейчас, беспилотникам может быть просто не нужна. Например, если сегодня в смене фаз светофора еще есть смысл, то, по версии исследователей Массачусетского технологического института, беспилотным автомобилям привычные нам сигналы не потребуются вовсе — скорость транспортных средств и остановка на перекрестках будет автоматически осуществляться с помощью сенсоров.
Вероятно, даже самые развитые системы управления трафиком переживут глобальную модернизацию после того, как беспилотники вытеснят с дорог традиционные автомобили, и мы увидим новый мир без светофоров, дорожных камер и «лежачих полицейских». Однако пока полный переход на беспилотные авто маловероятен. А вот рост числа «разумных» городов — это вполне реальная перспектива.
«Умный светофор» — комфорт и безопасность на дорогах.
«Умный светофор» – это система динамического управления сигналами светофора, благодаря которой, улучшается пропускная способность потоков улично — дорожной сети. Прежде всего, повышается безопасность дорожного движения. Другими словами, это светофор, работающий не в обычном, строго определённом режиме, независимо не отчего, а светофор, который переключает сигналы исходя из количества транспортных средств в каждом из направлений.
Система «умный светофор» состоит из контроллеров, удаленных датчиков движения и видеокамер. Именно они, в режиме реального времени отслеживает загруженность перекрестков и передает данную информацию на центральный сервер управления. Связь с которым осуществляется через радиосигналы или по оптическим линиям связи.
Идеальный перекресток. Свободный от пробок. \Елизавета Никитина октябрь 2019г.
Как работает система «Умный светофор»
Видеокамера или датчики устанавливаются на определенной высоте и над конкретным участком трассы. Далее, сигнал от нее поступает в модуль обработки видеоинформации. Затем в данном модуле происходит выделение подвижных транспортных средств и определение различных интегральных оценок.
После этого, на основе этих показаний, центральный сервер дает команду контроллерам светофоров включить красный или зеленый свет и на какое время.
Прежде всего, системы видеоконтроля, ориентированные на транспорт, предоставляют данные трех типов:
Во-первых, это информация о трафике для статистической обработки:
Во-вторых, информация о происшествиях на дороге:
В-третьих, информация о наличии/отсутствии автомобилей:
Система интегрируется в модуль управления светофорами, что позволяет согласовать работу абсолютно всех светофоров перекрестка в каком-либо напряженном транспортном узле.
Например, на перекрестке, где установлен стандартный светофор, пешеходу предоставляется одно и то же время на переход дороги. Время не зависит от того, едет ли по ней в данный момент один автомобиль или несколько десятков. Благодаря системе «умный светофор», данное время контролируется и меняется в зависимости от загруженности. Или предположим, в одном из направлений есть высокая загруженность, то именно там и продлевается зеленый свет, что ведет к сокращению времени пребывания машин на перекрестках.
Другими словами, процессор «умного светофора» получает информацию о потоке машин с видеокамер. После этого, обрабатывает её. Затем в соответствии с этим по установленному алгоритму принимает решение, в каком направлении и насколько открывать движение. Таким образом, вероятность образования большой пробки, в каком либо направлении существенно снижается.
Кроме того, «умный светофор» способен прогнозировать транспортную ситуацию на 15-30 минут вперед и заранее сформировать эффективный план управления.
Далее, при возникновении ДТП на перекрестках, данный план автоматически корректируется.
Дополнительно также, можно установить определенный тип датчиков. Они будут учитывать приоритет общественного транспорта и экстренных служб перед остальными участниками движения.
В том случае, если произойдет внештатная ситуация или сбой системы, светофоры будут функционировать в автономном режиме. Регулировка перекрестов будет осуществляться традиционным способом.
Точно так же можно использовать специальные метеостанции. Которые будут собирать информацию о погодных условиях и состоянии асфальта. Впоследствии данные сведения помогут скорректировать скоростные ограничения и предупредить водителей о неблагоприятных условиях на дороге.
Транспортные пробки на дорогах.
Транспортные пробки сильно влияют на общественную жизнь современных городов. Во- первых топливо в пробках расходуется впустую, во-вторых, это бесполезно потраченное время и в-третьих выброс вредных веществ в атмосферу. Как следствие, многокилометровые пробки приводят к снижению прибыли и к потери дохода. В результате ухудшается логистика и падает производительность труда.
Прежде всего, внедрение системы «умный светофор» решает следующие основные транспортные проблемы:
Между тем, хочется отметить, что при всех плюсах оборудованной системы, следует принять во внимание, что один и даже три «умных светофора» ничего не изменят. Поэтому, идеальный результат будет, если взаимосвязанной системой покрыть весь город. Только таким образом, система способна максимально оптимизировать поток и уменьшить пробку. Самое главное, это не питать иллюзии, что «умные светофоры» полностью справятся с заторами.
В заключении можно сказать следующее:
Прежде всего, система «умный светофор» способна лишь максимально увеличить производительность перекрестка. В любом случае городским властям необходимо расширять дороги и строить сложные транспортные развязки. Кроме того, нужно учитывать, что количество автотранспорта в нашей стране неуклонно растет и максимальная производительность перекрестков не спасет от пробок в крупных мегаполисах. Именно поэтому заниматься только внедрением системы «умный светофор», бесполезно. Правильнее будет своевременно решать и все остальные дорожные проблемы.
Как работают умные светофоры: преимущества и недостатки технологии
В статье рассказывается::
Как работают умные светофоры? Стоит начать с того, что в России полноценно такая система функционирует лишь в нескольких крупных городах. Флагманом внедрения технологии и одновременно экспериментальным полигоном является, конечно же, Москва и Московская область. «Умность» их заключается в умении адаптироваться под постоянно меняющиеся условия городского трафика.
Существует два вида умных светофоров: адаптивные и нейросетевые. Работать они могут в нескольких режимах, при необходимости переключаясь на ручное управление. Из нашего материала вы узнаете о принципах их работы, преимуществах и недостатках разных технологий, опыте использования в России и за рубежом.
Актуальность технологии умных светофоров
Пробки на дорогах стали настоящим бичом крупных городов. Количество автомобилей постоянно растет, и транспортная инфраструктура оказывается не готова к увеличению трафика в таких масштабах. Это провоцирует снижение производительности труда, ухудшение логистики, негативное отношение горожан к власти, которая не может справиться с ситуацией. Не в лучшую сторону меняется качество жизни людей: многочасовое стояние в пробках, дополнительные траты на бензин. Кроме того, увеличивается выброс вредных веществ в атмосферу.
Актуальность технологии умных светофоров
Вместе с тем, ученые исследовали влияние системы «Умный светофор» на дорожную ситуацию. Выяснилось, что ее внедрение позволяет сократить автомобилю время в пути почти на 25 %, а время нахождения в пробках – более, чем на 40 %. Кроме того, почти на 21 % уменьшаются вредные выбросы в атмосферу. Выходит, умные светофоры – изобретение весьма полезное как для водителей, так и для планеты.
Как работают умные светофоры? В основе принципа действия системы лежит возможность динамического управления сигналами. Благодаря этому происходит увеличение пропускной способности перекрестков. Система состоит из контроллеров, камер и удаленных датчиков движения, которые в режиме реального времени анализируют ситуацию на перекрестках, оценивают степень их загруженности и передают эту информацию на центральный сервер управления. Передача осуществляется посредством радиосреды или по оптическим линиям связи.
Получив свежие данные, центральный сервер посылает контроллерам светофоров определенную команду, которая позволяет разгрузить перекресток как можно быстрее. То есть зеленый или красный сигнал светофора включается определенным образом для сокращения времени пребывания автомобилей на перекрестках. Допустим, в случае усиленного трафика на одной из магистралей система продлит время действия зеленого сигнала светофора, для того чтобы избежать образование пробок.
Кроме того, умный светофор может прогнозировать дорожную ситуацию на 15-30 минут вперед. Это позволяет скорректировать его работу, выбрав более эффективную стратегию управления потоком автомобилей. При возникновении ДТП на перекрестках в план оперативно вносятся изменения.
Несмотря на большое количество плюсов системы, она не в состоянии полностью избавить города от пробок. Ее главная функция – увеличить производительность перекрестков. Невозможно наладить комфортный трафик без изменения транспортной инфраструктуры: расширения дорог, строительства развязок и т.п.
На данный момент одна дорожная полоса в городе в среднем способна обслужить не более 1800 автомобилей в час. Причем рассматривается идеальная ситуация, при которой транспортное средство постоянно находится в движении, то есть не останавливается на перекрестках и не сталкивается с препятствиями вроде плохого дорожного покрытия, сужения дороги и т.п. Однако в жизни, особенно это касается российских реалий, идеальная картинка возможна только в теории. Рост количества автомобилей сегодня заставляет решать проблему дорожного трафика в разных ее аспектах, без этого города начнут задыхаться от выхлопных газов автомобилей, стоящих в многокилометровых пробках.
Умные светофоры в России и за рубежом
Умные светофоры в России и за рубежом
В данный момент разработкой умных светофоров занимается несколько компаний, лидируют среди которых IBM, SCOOT, SCATS, RHODES, UTOPIA. Интересно, что 2010 году компания IBM заявила о намерении создать систему, которая позволила бы удаленно отключать двигатели автомобилей, проезжающих на красный свет.
В нашей стране интеллектуальные системы сначала появились конечно же в Москве, это произошло примерно 10 лет назад. Они были установлены на опытном участке протяжённостью 7,5 км. Благодаря успешному прохождению испытаний к 2015 году «умными» стали светофоры во многих районах города. Их подключили к автоматизированной системе управления дорожным движением (АСУДД). С 2016 года столичные светофоры, установленные на магистралях, стали анализировать и оценивать не только дорожный трафик, но также метеоусловия и ДТП.
3 режима работы умных светофоров
Как работают умные светофоры? Они имеют связь с компьютером и управляются специальной программой. Благодаря ей система может самостоятельно выбирать режим работы, а также объединяться с другими светофорами для получения нужного результата. В Москве насчитывается более 40 тыс. светофоров, 2,5 тыс. из которых являются интеллектуальными. Управляются они несколькими способами.
В самом центре умную систему обслуживают специалисты, которые работают посменно в связке со многими городскими службами, включая ГИБДД и МЧС. Такой комплексный подход дает возможность принимать оперативные решения, а если необходимо, вручную регулировать трафик на проблемных участках.
В России умные светофоры установлены не только в Москве, но также в Петербурге, Ярославской области.
Принцип работы адаптивных умных светофоров
Адаптивные светофоры устанавливаются на относительно простых перекрестках, то есть там, где отсутствует постоянное интенсивное движение транспорта во всех направлениях. Дело в том, что для их работы необходим трафик разной динамики – в этом случае светофор и будет адаптироваться к его изменениям. Подобные системы впервые появились в США в начале 70-х годов 20 века, а у нас в стране они стали внедрятся относительно недавно. На сегодняшний день число адаптивных светофоров в России не превышает 3 000. Нужно сказать, что такие системы не имеют ничего общего с обычными светофорами – теми, что меняют режим работы в зависимости от времени суток и дней недели.
Принцип работы адаптивных умных светофоров
В России, к сожалению, используются довольно несовременные технологии подсчета автомобилей на перекрестках: физические датчики или видеодетектор фона. Датчики могут фиксировать транспортное средство исключительно в том месте, где они установлены. Разумеется, можно проложить их на протяжении всей проезжей части, однако это обойдется в круглую сумму.
Видеодетектор фона показывает только степень заполнения дороги автомобилями. При этом камера должна четко видеть всю площадь, что не всегда возможно: препятствием является большое расстояние и даже осадки.
К примеру, метель будет рассматриваться камерой как транспортное средство, так как она не различает тип детекции. Нужно отметить, что адаптивные светофоры могут работать даже в таких условиях, потому что для нормального выполнения своих функций им не нужны абсолютно точные данные. Их смысл в переключении режимов в очевидных ситуациях исключительно на слабо загруженных перекрестках.
При этом работа светофоров очень сильно зависит от выполнения правил установки видеокамер, высоты подвеса, отсутствия препятствий на линии обзора (это требование, кстати, выполнить непросто, так как всегда имеются какие-то провода или столбы, загораживающие вид). Нередко для монтажа оборудования приходится строить специальные фермы, так как существующие опоры просто не подходят. Как итог – он становится очень дорогим.
Кроме того, камеры адаптивных светофоров регулярно меняют свое положение под действием ветра и дорожной вибрации, что приводит к нарушениям в их работе, ведь видеодетектор четко привязан к виду дорожного полотна. Их необходимо возвращать в исходное положение, что требует ресурсов – временных, человеческих, финансовых. Помимо этого, приходится ограничивать движение на время работ.
Преимущества использования нейросетевых умных светофоров
Нейросетевые светофоры сложнее и технологичнее. Они регулируют трафик на более высоком уровне. Учитывается сразу множество факторов, влияющих на него. «Мозги» умного светофора на основании полученных данных подбирают самый эффективный алгоритм его работы – так, чтобы в единицу времени по участку дороги проезжало больше автомобилей.
Преимущества использования нейросетевых умных светофоров
Объекты на дороге распознаются нейронными сетями, благодаря чему светофоры получают более точную картину происходящего. Нейронные сети способны распознавать самые разные образы в их любых положениях и на больших расстояниях (машины, коляски, велосипеды, чемоданы и даже оружие), они более точно считают количество транспортных средств и способны определять их качественный состав, а также умеют распознавать людей. Последнее очень важно учитывать, ведь пешеходам тоже нужно предоставить возможность перейти дорогу.
По сравнению с адаптивными светофорами, нейронные сети почти не ограничены в плане мест их монтажа. Они способны распознавать любые объекты даже при больших перекрытиях, им хватает всего лишь 15 % изображения, чтобы понять, что это. По этой причине нейросетевой светофор становится дешевле в установке, сокращается количество видеокамер, уменьшается длина проводов и т.п.
Нейросетевые камеры не боятся смены положения под воздействием внешних факторов (в рамках разумного), они могут снимать все, что происходит на дороге, пока это в принципе возможно.
Сегодня на рынке имеются еще и геоинформационные системы. Даже компания Яндекс занималась их продвижением. Как работают умные светофоры этого типа? Принцип их действия основан на использовании GPS и GLONASS навигации для определения типа транспортных средств: автомобилей, общественного автотранспорта, а также спецмашин. Светофор подстраивается под них, обеспечивая свободное движение. Однако на практике оказалось, что геоинформационные светофоры не работают. Дистанционное планирование нарушается постоянными изменениями трафика. Расчеты оказываются неактуальными обстановке на перекрестке, ведь для нормальной работы светофора важна оперативная информация.
Умные светофоры в паре с умными камерами
Что включает в себя интеллектуальная транспортная система?
Большую важность имеет учет уникальных черт региона при установке в нем подсистем ИТС. Индивидуальный подход способствует росту их эффективности.
Подсистемы выполняют важную функцию – они передают полезную информацию органам управления дорожным хозяйством. Это данные о состоянии дорожных объектов, погодных условиях, транспортной ситуации, нарушениях нормативов содержания и ремонта, состояния производственных процессов, экологических параметрах и др.
Умные светофоры в паре с умными камерами
Благодаря систематически поступающей информации от интеллектуально-аналитических модулей специальные службы, ответственные за дорожную ситуацию, могут создавать более грамотные прогнозы в рамках своей работы, принимать правильные решения, осуществлять контроль за происходящим. Кроме того, ИТС позволяют автоматизировать процессы принятия решений диспетчерскими службами. В целом это способствует более эффективной трате средств из государственного или муниципального бюджета. Кроме того, метеорологические данные, предоставленные оперативно, дают возможность значительно повысить безопасность дорожного движения.
Организации, которые занимаются ремонтно-строительными работами, а также эксплуатационные компании могут оптимизировать производственно-технологические процессы, повысить рентабельность дорожных работ благодаря внедрению интеллектуальных подсистем.
Одна из компаний, которые занимаются разработкой и внедрением такого оборудования, – АО «ТРАССКОМ». Она создает решения, которые легко интегрируются в региональные интеллектуальные модули, занимается подготовкой квалифицированных специалистов в области систем мониторинга и прогнозирования состояния дорог. Продукт компании представляет собой надежную многофункциональную систему мониторинга, аналитики и поддержки процессов принятия решений. Мониторинг дорожной ситуации осуществляется благодаря использованию мобильных комплексов, применению технологии искусственного интеллекта, прогнозирования и термокартирования. Кроме того, система может работать автономно.
Технологические решения компании «ТРАССКОМ» способны значительно повлиять на безопасность дорожного движения. Кроме того, их внедрение уже дает значительную экономическую отдачу. Например, в Свердловской области приобретение оборудования для контроля дорожных работ окупилось всего за один зимний период. Более того, система каждый год подтверждает свою эффективность и важность.
Специалисты АО «ТРАССКОМ» нацелены на разработку и внедрение по-настоящему полезных и востребованных технологий и инструментов, которые позволят сделать трафик более легким и безопасным, повысить эффективность производственных процессов.